Machine learning en la dirección financiera

La inteligencia artificial y su rama, machine learning imponen importantes desafíos a las empresas. A pesar de ello, muchas ya recurren a esta tecnología para complementar su dirección financiera. Y tienen buenas razones para hacerlo.

El aprendizaje automático les asegura costes operativos reducidos gracias a la automatización de procesos. Además, al apostar por este cambio no tardan en percibir un aumento de ingresos, gracias a una mejor productividad y mejores experiencias de usuario. También notan una mejora en sus objetivos de cumplimiento y una seguridad reforzada. A la vista de estas ventajas, la pregunta que habría que hacerse, en realidad, es cómo no recurrir al machine learning desde la dirección financiera de la empresa.

 

Aplicaciones de machine learning que mejoran la dirección financiera

La automatización de procesos es una de las aplicaciones más comunes del aprendizaje automático en finanzas. La tecnología aplicada a la dirección financiera permite reemplazar el trabajo manual, automatizar tareas repetitivas y dar un impulso a la productividad. Como resultado, se optimizan los costes, mejora la experiencia de los clientes y surgen oportunidades de ofrecer nuevos y más completos servicios.

 

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Entre los casos de uso de automatización del aprendizaje automático en finanzas destacan tres:

  • Chatbots de atención al cliente externo e interno.
  • Automatización de los procesos de gestión documental.
  • Gamificación para la capacitación de empleados.

La seguridad es otra de las prioridades de la dirección financiera y aquí también encuentra un valioso apoyo en el aprendizaje automático. Las amenazas a la seguridad en las finanzas están aumentando a medida que se incrementa el número de transacciones, usuarios e integraciones de terceros en juego.

Por suerte, los algoritmos de aprendizaje automático pueden detectar el fraude fácilmente gracias a la monitorización de miles de parámetros para cada cuenta en tiempo real y a la evaluación de la intención del usuario en cada transacción. De este modo, si el sistema identifica un comportamiento sospechoso de la cuenta, puede solicitar una identificación adicional del usuario para validar la transacción o bloquearla directamente.

Además de esta ventaja, los algoritmos de machine learning también pueden mejorar significativamente la seguridad de la red. Detectar y aislar amenazas cibernéticas en tiempo real es posible y necesario para las empresas. Se trata de una decisión que no solo beneficia a la dirección financiera, sino a todos los departamentos.

Por último, merece la pena señalar un uso quizás menos conocido del machine learning y es el que tiene que ver con el trading algorítmico. La dirección financiera puede lograr mejores resultados con la ayuda del aprendizaje automático y sus modelos matemáticos.

En base a la información extraída de noticias y resultados de negocio en tiempo real, el sistema puede detectar patrones que provocarían la bajada o subida de los precios de las acciones. Luego puede actuar proactivamente para vender, mantener o comprar acciones de acuerdo con esas predicciones. A diferencia de los seres humanos, los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar miles de fuentes de datos simultáneamente y eso ofrece una ventaja sobre el promedio del mercado a las organizaciones que confían en este tipo de avances. Lo mismo sucede con los robo advisors, cada vez más comunes en el entorno financiero.

 

Créditos fotográficos: sompong_tom

 

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